keras用sequential()搭建的卷积神经网络怎么加入CBAM注意力机制

在使用Sequential()搭建卷积神经网络时，可以通过使用Keras CBAM Layer来加入CBAM注意力机制。以下是一个简单的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras_contrib.layers import CBAM

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(CBAM())
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(CBAM())
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

在上面的代码中，使用了Keras CBAM Layer来添加CBAM注意力机制。在每个卷积层后，都添加了CBAM模块。CBAM模块包括两个注意力机制：通道注意力机制（Channel Attention Module）和空间注意力机制（Spatial Attention Module）。

通道注意力机制可以帮助模型更好地关注输入数据中的重要通道，从而提高模型的性能；空间注意力机制可以帮助模型更好地关注输入数据中的重要空间区域，从而提高模型的性能。

注意力机制可以帮助模型更好地关注输入数据中的重要特征，从而提高模型的性能。